RFM模型分群
| 维度 | 含义 | 计算方式 |
|---|---|---|
| R -- Recency | 最近一次消费距今天数 | 当前日期 − 最后一次订单日期 |
| F -- Frequency | 消费频次 | 统计周期内（如1年）下单次数 |
| M -- Monetary | 消费金额 | 统计周期内总消费金额 |
确定统计周期：
高频品类（外卖 / 快消）：近 3 个月
中频（电商 / 零售）：近 6 个月 / 12 个月
低频（奢侈品 / 教育 / 金融）：12～24 个月
RFM模型在不同行业的应用情况：
| 行业 | 使用频率 | 说明 |
|---|---|---|
| 电商 / 零售 / 快消 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 极高 | 最经典场景，复购频繁，RFM 直接指导促销和 VIP 运营 |
| 金融（银行/保险/证券） | ⭐⭐⭐⭐⭐ 极高 | 用于理财客户分层、高净值识别、流失预警 |
| B2B 贸易 / 分销 / 制造 | ⭐⭐⭐⭐ 较高 | 按经销商采购 Recency/Frequency/Amount 做 ABC 分级维护，低频需放宽周期 |
| 互联网 SaaS / O2O | ⭐⭐⭐ 中等 | 付费 SaaS 用 RFM 做续费预警；免费工具常叠加活跃行为（成 RFE 模型） |
| 内容/社交/媒体（广告变现） | ⭐⭐ 较低 | 无直接"消费金额"，多用活跃频次+互动替代 M 值，或改用行为分群 |
| 超低频次高价（房/车/婚庆） | ⭐ 少用 | 交易过少，R/F 区分度差，通常结合生命周期或改良 RFM |
将用户最近消费 Recency / 消费频次 Frequency / 消费金额 Monetary三维打分，可分为5大类用户：
| 类型 | 特征 | 策略 |
|---|---|---|
| 重要价值客户 | R↑F↑M↑ | VIP、专属服务 |
| 重要保持客户 | R↓F↑M↑ | 防止流失，定向关怀 |
| 重要深耕客户 | R↑F↓M↑ | 提高频次 |
| 新客户 | R↑F↓M↓ | 新手引导、首单优惠 |
| 流失客户 | R↓↓F↓M↓ | 大力度召回或放弃 |
| ... | ... | ... |
生命周期分群
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| 潜客(未注册) → 新用户(激活期) → 成长期(活跃) → 成熟期(忠诚/付费) ↓ 沉默 → 流失 → (可能)回流 |
应用场景：适合 APP、SaaS、内容平台、游戏 做留存 & 激活策略
规则分群
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| 人口属性 → 年龄、性别、城市线级、职业、会员等级、注册时间等 获客渠道 → SEM、信息流、KOL、自然搜索、邀请码等分组 行为阈值 → 近 30 天登录 ≥ 10 次 =激活；登录 0 次 = 沉默 |
应用场景：适合起步阶段的项目，初步差异化运营等
标签分群
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| 基础标签 → 性别、城市、渠道 行为标签 → 浏览类目、加购、完播率、功能使用 偏好标签 → 价格敏感、品牌忠诚、内容偏好 模型标签 → 高流失风险、高付费潜力、种草达人 |
应用场景：需要先建用户标签，再自由组合筛选。适合有用户画像平台的中大型公司。
同期群
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| 按相同时间节点进入的用户分组，观察其行为随时间变化： → 按 注册月份（月 Cohort） → 按 首次付费月份 → 按 某次营销活动参与 |
应用场景：用于指标异动诊断，版本效果评估等。与生命周期分群配合使用。
机器学习：聚类
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| K-Means等聚类算法 步骤： 选取行为向量（登录频次、消费额、停留时长等） 无监督学习自动发现"行为相似群体" 需人工解读并命名各簇（如"高频低价""低频高客单"） |
应用场景：适合数据团队成熟、用户基数大的 互联网 / 金融 / 电商
总结：不同场景适用的分群方法
| 场景诉求 | 推荐方法论 |
|---|---|
| 电商复购 & 会员运营 | RFM |
| APP 留存 & 激活 | 生命周期 + 行为深度 |
| 快速落地、推送/广告 | 规则分群 / 标签交叉 |
| 精细化画像 & CRM | 标签体系 |
| 渠道 / 版本效果评估 | Cohort 同期群 |
| 发现隐藏用户类型 | 机器学习：聚类 |